Durante il CVDay 2024, Vanes Bolandrini, CEO di RAD Informatica, ha condiviso la sua visione sulle trasformazioni in atto nel settore della gestione del credito problematico. La crescente attenzione al derisking e l’evoluzione tecnologica hanno delineato nuove esigenze per banche e servicer, portando a cambiamenti strategici significativi.

Un doppio approccio al derisking

Bolandrini individua due principali ambiti di azione nel contesto del derisking:

1. Gestione efficiente degli stock di NPE: le banche si concentrano sull’efficienza operativa, utilizzando strumenti di analytics descrittivi per analisi storiche e monitoraggio, e predittivi per ottimizzare le strategie decisionali.
2. Cambio di paradigma verso le asset class performing: un approccio “shift left” che punta ad anticipare i segnali di rischio attraverso piani prospettici credibili, come richiesto dal framework EBA Loan Origination and Monitoring.

Il ruolo della tecnologia: analytics, AI e automazione

RAD Informatica si posiziona come partner tecnologico, integrando soluzioni avanzate per rispondere alle nuove sfide. Tra le innovazioni più rilevanti:

• Business intelligence: strumenti di monitoraggio che supportano la valutazione delle performance.
• Machine learning: applicato a modelli come la propensity to pay, per determinare la capacità di rimborso e ottimizzare la gestione del portafoglio.
• Automazione dei processi: l’adozione di soluzioni BPM e LowCode riduce le tempistiche di implementazione e consente di adattare rapidamente le strategie sulla base dei KPI.

Shift left e monitoraggio proattivo

Un tema cruciale riguarda l’attenzione anticipata ai segnali di deterioramento. Bolandrini sottolinea l’importanza di sfruttare big data e AI per il monitoraggio in tempo reale. Modelli predittivi, come quelli basati su advanced analytics, permettono di stimare la probabilità di default e valutare scenari futuri, abilitando interventi tempestivi.

La sfida della qualità dei dati

Bolandrini evidenzia un aspetto centrale: la qualità del dato. Dati frammentati e incoerenti rappresentano un ostacolo significativo per l’efficacia dei modelli di AI. Investire in data quality è fondamentale per garantire accuratezza, affidabilità e coerenza.

«Come dice Artur Bloch, “Se i tuoi dati sono sbagliati ma la tua logica perfetta, le tue conclusioni saranno certamente false”. È essenziale adottare tecniche di data profiling e outlier detection per migliorare il contenuto informativo e ottenere una visione coesa e strategica», ha spiegato Bolandrini.

Una visione integrata per il futuro

RAD Informatica continua a innovare per rispondere alle esigenze del mercato, proponendo una piattaforma composable che integra servizi modulari per tutte le fasi del ciclo del credito: dalla concessione al recupero. La gestione del credito è un ambito in rapida evoluzione, dove tecnologia e dati sono i veri protagonisti. Con un focus su efficienza, flessibilità e qualità del dato, RAD Informatica si conferma un punto di riferimento per banche e servicer nel raggiungere i loro obiettivi strategici.